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在植物学和生态学中,经常会涉及到分析不同元素的比值(即生态化学计量学所关注的问题),比如C:P, N:P, C:N等。这里比值本身,并不服从正态分布,且其值随着分子和分母的变化往往也不是同步的,所以这类分布往往较为“奇怪”,容易造成统计上的棘手问题甚至是错误。
2020年,Ecology上以The misuse of ratios in ecological stoichiometry为题发文,详细论述了直接对比例数据进行分析(一般线性模型)可能会导致的问题。这里对100篇生态化学计量学论文进行了分析,发现其中高达93% 的研究至少包含一个统计错误。尤其是对于大尺度的研究或者Meta分析来说,这种错误更为严重。这种对比率数据直接分析,会夸大P限制,尤其是在水生生态系统中,更是如此(Isles 2020)。
幸运的是,经过一番详细论证,该文作者发现:对比率数据进行log转换之后,就能成功避免上述大部分问题(“Fortunately, most of these mistakes can be easily avoided by first log transforming elemental ratios”)。所以对我们这些实用主义者来说,只需要记住作者提供的结论:分析生态化学计量学数据时,要对元素比值进行log转换即可,然后再用线性模型分析即可。
“I therefore recommend that, to ensure robust and reproducible results, researchers in ecological stoichiometry should adopt a convention of presenting stoichiometric ratio data as the logarithm of molar ratios in the future”
--- (Isles 2020)
参考文献:
Isles, P. D. F. 2020. The misuse of ratios in ecological stoichiometry. Ecology 101:e03153.
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